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Object Tracking by Unified Semantic Knowledge and Instance Features 통합 의미론적 지식과 인스턴스 기능을 통한 객체 추적

Suofei ZHANG, Bin KANG, Lin ZHOU

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요약 :

인스턴스 기능 기반 딥러닝 방법은 훈련 및 추적 중에 대상을 템플릿과 직접 비교하여 고속 객체 추적 시스템의 성능을 촉진합니다. 그러나 인간 시각 시스템의 관점에서 볼 때 대상에 대한 사전 지식도 추적 과정에서 중요한 역할을 합니다. 의미론적 지식과 인스턴스 특징을 통합하기 위해, 우리는 다양한 사전 지식과 해당 가정의 신뢰도를 기반으로 경계 상자를 동시에 출력하는 컨벌루션 네트워크 기반 객체 추적 프레임워크를 제안합니다. 실험 결과는 우리가 제안한 접근 방식이 대부분의 일상 개체를 다루는 작업을 추적하는 데 있어 다른 주요 방법보다 더 높은 정확성과 효율성을 유지한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.3 pp.680-683
발행일
2019/03/01
공개일
2018/11/30
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8181
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Suofei ZHANG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Bin KANG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Lin ZHOU
  Southeast University

키워드